Frailty Modeling of Child Stunting in Coast Province, Kenya: Analysis Using KDHS 2022 Data
Notice bibliographique
Résumé
Child stunting reduction is the first of 6 goals in the Global Nutrition Targets for 2025 and a key indicator in the second Sustainable Development Goal of Zero Hunger. The prevalence of undernutrition is decreasing in many parts of the developing world, but challenges remain in many countries. For instance,the prevalence of stunting is 30.7% in Africa - higher than the global average of 22.0%. In Kenya, more than a quarter of children under the age of five, or two million children, have stunted growth. Stunting is the most frequent form of under-nutrition among young children. If not addressed, it has devastating long-term effects, including diminished mental and physical development.Child under-nutrition in Kenya has decreased in recent years. Levels of child stunting fell from 35.2% in 2009 to 26% in 2014 and wasting from 7% in 2009 to 4% in 2015. In Kenya, Coast Province has the highest stunting rate with (30.8%) and the lowest in Nairobi Province (17.2%). Despite this advancement, the world is still unlikely to achieve that goal in the global nutrition targets. Our study intends to investigate on crucial prognostic factors influencing child stunting in Coast, Kenya. The principal objective of this paper is to determine the effect of socioeconomic and demographic variables on child stunting in presence of dependencies in clusters and households. The study then uses variable selection technique which is an artificial intelligence techniques to select covariates with the highest predictive power from the robust KDHS 2022 data. Additionally, a proportional hazards assumption test was carried out for the chosen covariates. Those covariates that satisfied the proportionality assumption were finally included in the frailty model to takes care of the presence of dependencies within the households. Data used was based on the Kenya Demographic and Health Survey (KDHS 2022), which was collected by use of questionnaires. Child stunting from the, KDHS 2022 data, was analyzed in an age period: stunting from the age of 12 months to the age of 60 months, referred to as “child stunting”. from the age of 12 months to the age of 60 months, referred to as “child stunting”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».